/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
25 мая 2024

Make-An-Agent

Обучение с подкреплением

Набор моделей Make-An-Agent для генерации политик агентов и работы с представлениями параметров и поведения в задачах обучения с подкреплением.

0скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены13 авг 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Make-An-Agent — набор предварительно обученных моделей для проекта Make-An-Agent. В репозитории представлены автоэнкодер и модель встраивания поведения, обученные на данных параметров и траекторий, а также генератор политики, обученный на латентных представлениях параметров и встраиваниях поведения. Модели предназначены для задач обучения с подкреплением и генерации политик агентов.

Файлы предоставлены в формате PyTorch. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Карточка не описывает архитектуру, размер моделей, поддерживаемые языки или конкретные среды применения.

Сценарии применения

  • генерация политики агента по латентному представлению параметров
  • обучение агента с использованием встраивания поведения
  • кодирование параметров и траекторий агента автоэнкодером

Ограничения

Карточка не указывает архитектуру, размер моделей, метрики качества или совместимые среды; применение требует соответствующих обучающих данных и кода проекта.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Pretrained models for Make-An-Agent. See https://github.com/cheryyunl/Make-An-Agent for usage instructions.

autoencoder.pt and behavior_embedding.pt are trained with parameter data and trajectory data in train_data/data.pt of our dataset.

model-best.pt is the policy generator model trained by latent parameter representation data and behavior embedding data in train_data/process_data.pt

📝 Citation

If you find our model or dataset useful, please consider citing as follows:

Cite arxiv.org/abs/2407.10973

@article{liang2024make,
title={Make-An-Agent: A Generalizable Policy Network Generator with Behavior-Prompted Diffusion},
author={Liang, Yongyuan and Xu, Tingqiang and Hu, Kaizhe and Jiang, Guangqi and Huang, Furong and Xu, Huazhe},
journal={arXiv preprint arXiv:2407.10973},
year={2024}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

RL-агенты не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
9945102

0 моделей